Desbloqueando maior produtividade e lucratividade das implementações de AI

Saiba por que as empresas devem adotar soluções de IA como serviço.

Para cada aplicativo disponível no local, é quase certo que também estará disponível como um serviço baseado em nuvem, entregue sob demanda, por um provedor de serviços em nuvem. Uma adição um tanto recente ao crescente campo de serviços baseados em nuvem é o AI as a Service (AIaaS). Com o AIaaS, as empresas podem aproveitar os benefícios da IA ​​sem precisar fazer investimentos iniciais em hardware e software. E no caso da IA, a economia pode ser significativa.

Depois de décadas como forragem para filmes de ficção científica, o uso da inteligência artificial nos negócios explodiu. As empresas usam a IA para tudo, desde atendimento ao cliente e marketing até automação de processos, segurança e previsão de negócios e vendas. De fato, um estudo dos consultores estratégicos NewVantage descobriu que nove em cada 10 principais empresas têm um investimento contínuo em IA. Um estudo de 2019 do pesquisador de TI Gartner descobriu que 37% das organizações em 2019 realmente usavam IA no local de trabalho.

VEJO: Política de Ética em Inteligência Artificial (TechRepublic )

No entanto, para pequenas e médias empresas, o mesmo relatório do Gartner, apenas 29% disseram que adotaram a IA. Isso é pelo menos um pouco influenciado pelo conhecimento de que é necessário um hardware de IA especializado e geralmente tem um custo proibitivo. Isso ocorre porque um servidor genérico de prateleira pode ser usado, mas devido ao enorme poder de processamento necessário, ele não é ideal e traria uma parada brusca na produtividade.

E esse é apenas o investimento para hardware. Depois, há o software, programação e treinamento de modelos, que exigem cientistas de dados especialmente treinados, que recebem salários significativos. Com o AIaaS, empresas de qualquer tamanho podem aproveitar os benefícios da pesquisa de IA, aprendizado de máquina e análises sob demanda e por meio da nuvem.

Quando as empresas devem adotar o AIaaS?

Como todas as outras tecnologias, a IA foi adotada de forma lenta e incremental. As empresas mergulham o dedo do pé na água antes de mergulhar de cabeça para experimentá-lo e ver se ele cumpre sua promessa. Portanto, o lançamento inicial dos primeiros projetos de IA geralmente é medido e modesto. As empresas menores são especialmente avessas ao risco.

A AIaaS é especialmente valiosa para empresas que não esperam fazer muito trabalho de IA desde o início. A IA se divide em um processo de duas etapas: treinamento e inferência. A parte de treinamento é a parte de computação intensiva, mas a inferência tem requisitos de energia muito menores e pode ser tratada com um processador não especializado muito menos poderoso.

Agora, digamos que você planeja implantar apenas dois ou três projetos de IA e optou por investir em hardware especializado. Como você não pode redirecionar um servidor de treinamento de IA como um servidor de banco de dados de uso geral, ele ficará sem uso.

Por outro lado, se você estiver realizando vários projetos de IA a cada ano, considere adotar uma abordagem híbrida e investir em um sistema local. Isso ocorre porque os serviços em nuvem empregam um modelo de pagamento conforme o uso para todo o poder computacional necessário para ingerir e processar dados, bem como todos os aplicativos associados para armazenamento, bancos de dados, rede e análise. Projetos ambiciosos de IA geram grandes quantidades de dados. Os projetos de AIaaS conhecidos como “gravidade de dados” podem multiplicar os requisitos de capacidade e serviços adicionais, o que aumenta o custo. Isso pode facilmente explodir a conta do provedor de serviços de nuvem (CSP) e, eventualmente, torna-se mais economicamente viável trazer essas cargas de trabalho no local.

Como o AIaaS democratiza a IA

Há uma variedade de linguagens de programação para IA, desde as comuns e onipresentes (Python, C++) até as esotéricas (R, Rust). Isso pode ser desafiador para um cientista que não é de dados, que pode não ter nenhuma capacidade de codificação ou compreensão da ciência de dados além do básico. E com muita frequência, cientistas que não são de dados estão sendo encarregados de possuir projetos de IA porque simplesmente não há programadores e cientistas de dados qualificados o suficiente para atender às crescentes demandas por suas habilidades.

Felizmente, os CSPs que oferecem serviços de AIaaS também oferecem infraestruturas sem código para não programadores. As ferramentas e serviços sem código são aqueles que permitem que as pessoas criem aplicativos sem precisar programá-los da maneira tradicional de escrever, testar e depurar código-fonte. Em vez disso, a funcionalidade principal é criada por meio de ferramentas visuais, como um fluxograma, onde as ações são executadas com base em condições predefinidas. Se você já usou o Microsoft Visio, tem uma ideia de como isso funciona.

O No-code está capacitando os usuários de negócios a fazer o trabalho de programadores, mas a desvantagem é que os aplicativos tendem a ser simplistas. Se você deseja controle e ação refinados e precisos de modelos complexos de IA, ainda precisa programar o aplicativo.

Mas nenhum código ainda é muito bom para começar a escrever aplicativos simples de IA, aliviando o fardo dos cientistas de dados que têm tarefas muito mais exigentes pela frente e talvez escrever um bot de bate-papo simples.

Por fim, os prós e contras de uma abordagem AIaaS ou uma abordagem local/híbrida para IA devem ser cuidadosamente considerados e levar em consideração custos, tempo e especialização da força de trabalho. Para aqueles que estão começando ou fazendo um número limitado de projetos de IA a cada ano, os benefícios do AIaaS podem superar as alternativas.